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数据安全治理白皮书

由中国网络安全与信息化产业联盟数据安全治理委员会起草编著,通过对国内外当下的数据安全情势与市场趋势进行解读与前瞻,结合国际相关标准与框架,提出符合中国信息化建设阶段和需求的数据安全治理理念与框架,旨在帮助政府与企业进行数据安全建设的整体思考与规划,为数据安全建设的设计与实施者提供具有参考价值的数据安全治理整体方案及案例实践。白皮书中阐述的数据安全治理体系是以数据资产的正常使用为前提,保障数据在各使用场景下的安全,促进数据价值的释放与共享。

  • 2021-03-27
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青岛十四五规划和2035年远景目标免费下载

从2021年开始,我国进入全面建设社会主义现代化国家,向第二个百年奋斗目标进军的新发展阶段。青岛“十四五”规划既要为城市新一轮发展谋划蓝图,又要为全国全省现代化建设探索路径。立足新发展阶段、贯彻新发展理念、融入新发展格局,使规划更加富有时代特征、顺应市民意愿,是我们不懈的追求。

  • 2021-03-27
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2019智慧城市战略指数

如今,城市在高度发展的同时也深受其害。大城市人口急剧膨胀,许多中小城市也是如此。无论是简陋的村寨还是豪华住宅区,城市扩张不断侵占自然环境。交通拥堵问题严重,导致城市混乱。即使是最具未来感的现代都市也在面临环境污染的威胁...各类城市弊病不胜枚举。虽然没有解决一劳永逸解决问题的方法,但数字化迅速发展,为我们提供了一个可能的答案:智慧城市。利用一系列协调的数字化解决方案,城市政府与供应商可以解决从城市规划到出行与环境服务的各种结构性挑战。

  • 2021-03-27
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5G人工智能融合发展与应用

5G和人工智能是目前科技界两大热点研究领域,两者都是能够改变时代的颠覆性技术。作为通用基础技术,5G将从线上到线下、从消费到生产、从平台到生态,推动我国数字经济发展迈上新台阶。目前,5G正在阔步前行,它将以全新的网络架构,提供至少10倍于4G的峰值速率、毫秒级的传输时延和千亿级的连接能力,开启万物广泛联、人机深度交互的新时代。

  • 2021-03-27
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11种全球著名商业分析模型

11种全球著名商业分析模型: 波特的五种竞争力分析模型 SWOT分析模型 。。。。

  • 2021-03-26
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  • 19页
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用Analytics-Zoo和Flink实现隐私保护的ClusterServing-龚奇源-英特尔

如何在数据应用过程中保护用户隐私,一直是近年来工业界和学术界的热点。本次讲座将为大家介绍,如何通过 Analytics-Zoo 和 Flink,在 Intel SGX 上实现隐私保护的 Cluster Serving,从而在 Model Serving 过程中保护用户数据、模型和预测结果。

  • 2021-03-26
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  • 36页
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趣头条基于FlinkClickHouse构建实时数据平台

趣头条查询的页面分为离线查询页面和实时查询页面。趣头条今年所实现的改造是在实时查询中接入了 ClickHouse 计算引擎。根据不同的业务场景,实时数据报表中会展现数据指标曲线图和详细的数据指标表。目前数据指标的采集和计算为每五分钟一个时间窗口,当然也存在三分钟或一分钟的特殊情况。数据指标数据全部从 Kafka 实时数据中导出,并导入 ClickHouse 进行计算。

  • 2021-03-26
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用户增长的五个基础

当我们统计产品DAU 按设备统计,还是按账户统计? 要求用户在产品内产生操作吗? 要求一定的停留时长吗? 包括网页端的用户吗? 按前台上报还是后台上报? 包括黑产用户、作弊用户吗?

  • 2021-03-26
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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